相关疑难解决方法(0)

如果我有一个数据框,第一列是datetime64列.如何将此列拆分为2个新列,一个日期列和一个时间列.到目前为止,这是我的数据和代码:

DateTime,Actual,Consensus,Previous
20140110 13:30:00,74000,196000,241000
20131206 13:30:00,241000,180000,200000
20131108 13:30:00,200000,125000,163000
20131022 12:30:00,163000,180000,193000
20130906 12:30:00,193000,180000,104000
20130802 12:30:00,104000,184000,188000
20130705 12:30:00,188000,165000,176000
20130607 12:30:00,176000,170000,165000
20130503 12:30:00,165000,145000,138000
20130405 12:30:00,138000,200000,268000
...


import pandas as pd
nfp = pd.read_csv("NFP.csv", parse_dates=[0])
nfp

得到:

Out[10]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
         Int64Index: 83 entries, 0 to 82
         Data columns (total 4 columns):
         DateTime     82  non-null values
         Actual       82  non-null values
         Consensus    82  non-null values
         Previous     82  non-null values
         dtypes: datetime64[ns](1), float64(3)

一切都很好,但不知道该怎么办.

有两点我特别不确定:

1. 当我首先阅读csv文件时,是否可以这样做？如果是这样,怎么样？
2. 一旦我执行了csv_read,任何人都可以帮我告诉我如何进行拆分吗？

还有什么地方我可以查找这种信息吗？

很难找到类库的详细参考谢谢!